文档介绍：摘要最小的一种最佳线性预测器。最后利用提升格式,并结合��算法,有效的去除空间相的残差图像进行压缩,运算速度很快,压缩比也大大优于����惴ê蛍�腁�顾�提升格式;高光谱图像;最佳线性预测;��—�;���惴ǎ环掷�六十年代以来,遥感技术获得了迅速的发展。人们将高光谱遥感图像用于资源探测,环境监视,军事侦察等众多领域。然而随着成像光谱仪的迅速发展,高光谱图像数据呈海量增加,给传输和储存领域带来了巨大的压力。由于遥感信息非常宝贵,要求对信息恢复的准确程度较高,因而对于无损或近无损压缩给予更高的关注。本文主要关注于高光谱图像的无损压缩,所做的工作如下:首先分析了高光谱遥感图像的特性,将它和普通图像进行比较。实验结果表明,高光谱图像和普通图像相比具有纹理细节丰富,空间相关性差的特点,同时计算结果显示,它的谱间相关性很大。对高光谱图像进行压缩要将重点放在去除谱问相关性上。针对高光谱遥感图像细节丰富纹理复杂,空间相关性弱,难于压缩的特点,本文充分利用了高光谱遥感图像的谱间相关性,设计出对相邻谱段进行预测并将预测残差均方降为关性。实验表明该算法的压缩比高于�.���惴ê蛍���顾跞砑��此外,用基于��—�的无损压缩算法对运用我们设计出的最佳线性预测器预测得到软件,具有很强的实用性。最后根据高光谱图像谱问的结构相关性,提出一种基于分类预测的高光谱图像无损压缩算法。由于高光谱图像每个波段都具有相同的物理结构,先对首幅图像进行分类,在每个子类中分别使用各自的最佳线性预测器,将该类中的相邻谱段进行预测并将预测残差均方降为最小,然后用��.�算法去除残差图像的相关性。实验结果表明,该算法能将压缩比再提高���丁�关键词:国防科学技术大学研究生院学位论文第��
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